XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLarge
大语言模型和图灵测试：
至于权利要求3a，我们将研究LLMS在§2中所做的事情。关于索赔3b，通过测试和使用一个人的知识之间存在差异：毕竟，即使LLM可以通过医学院的测试，它们也不一定会提供良好的医疗建议。12尽管通常被认为是惊人的，但通常不公认它们是聪明的。这是否意味着（强大的）有条件的（权利要求1）是错误的或已被伪造的（如John Searle的中国房间论证中）吗？还是LLM不通过图灵测试？可以用英语与您交流的系统肯定会很聪明。，有些人肯定会让LLM聪明。他们确实聪明吗？计算机真的了解他们在做什么吗？我们了解他们在做什么吗？我们了解我们做什么吗？我们了解我们的大脑如何产生我们的智力吗？是否产生了智力？LLM的输出与“ Humans创建的内容”的输出的不可区分是难题的一部分：毕竟，是否创建了Turing Estest测试的全部内容？这也是问题的一部分：毕竟，如果LLM不智能，那么能够将其输出与我们的输出区分开变得很重要。即使他们很聪明也很重要：
串联大容量核心 (TNI-1)
• 本配置文件中显示的业绩结果可能包括加入该策略的摩根士丹利账户的综合数据。这些结果在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分中未加阴影，并带有 Select UMA 标签。 • 结果还显示了在 Select UMA 计划中启动该策略之前，管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。这些结果以灰色阴影显示并标记为管理人。虽然这一业绩很重要，但它并未反映摩根士丹利在实施该策略方面所扮演的角色，该角色反映在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分的未加阴影部分中。摩根士丹利与管理人合作，向其客户提供该策略。因此，在过渡月之后，摩根士丹利不会显示管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。因此，管理人的结果和策略的结果可能会有所不同，如下文进一步讨论的那样。 • 如果经理的业绩和策略的业绩之间的过渡月份出现在某个季度的中间，则该季度或年份将在概况的“投资业绩”和“投资组合季度回报”部分中以蓝色标出，并标有“过渡”字样。
2022-2023 BP4 大型工作计划
在所有演习中，必须记录或证明协助辖区内高危/弱势群体的计划/程序。 演习活动将与 HSEEP 原则保持一致，并测试/验证当前的计划和程序。 演习 AAR/IP 必须使用 KDHE 批准的 AAR/IP 模板编写，并且仅反映 PHEP 能力，而不是其他机构（即 CMS、应急管理等）概述的能力或要求。 确保为您的个人卫生部门概述了特定的演习角色/职责和改进计划任务。 测试的每项能力都必须概述至少一个 (1) 优势和一个 (1) 需要改进的领域，并展示访问呼叫列表的便利性以及整个部门已知的下落。
大语言模型对Osint的影响
摘要：本文探讨了开源智能（OSINT）中大型语言模型（LLM）的潜在用途，重点是集成信息获取以及迅速工程对分析师的重要性。该研究包括全面的文献综述，该综述强调了AI在OSINT中的广泛使用以及相关的挑战，例如数据有效性和道德问题。这项研究强调了迅速工程作为一种至关重要的技能的重要性，要求对LLM的深刻理解以产生经过验证的智能。提出了包含LLMS的OSINT生命周期的模型。该论文进一步讨论了批判性思维，搜索技术和促使情报专业人士的工程培训的最新培训。调查结果表明OSINT程序发生了一个值得注意的转变，强调了持续研究和教育在情报收集中充分利用AI的重要性。
保存隐私的大语言模型（PPLLMS）
摘要 - 大型语言模型（LLM）引起了人们的重大关注，因为它们显示出人工通用智能（AGI）的令人惊讶的迹象。人工智能和大型语言模型可用于各种良好目的，例如用于创造知识的数字助手。但是，如此强大的模型也可以具有潜在的风险。除其他问题和风险外，AI模型可以对数据和用户构成的安全和隐私风险。在本文中，我们讨论了多项式和矢量空间等数学结构以及多项式和矩阵矢量函数的隐私保留委派如何用于将计算模型（包括LLMS）转换为隐私保护计算模型。此外，我们重点介绍了一些众所周知的加密结构以及一些可以改进LLM的解决方案，从某种意义上说，它们可以保留数据的隐私和安全性以及用户。总体而言，我们在本文中介绍的隐私性和零知识LLM可能是潜在的解决方案，可以在某种程度上且合理地保留数据和用户的隐私。更重要的是，也许应该对AI模型进行公开可信的数据培训；训练有素的模型应在当地被压缩和使用。索引术语 - 私有的计算，私人多样性计算，隐私提供大语言模式，安全计算，完全同源性加密，Peovacy-Preservice机器学习，零知识范围，零知识模型，可信度的AI，可靠的AI，安全和隐私风险
引用大语言模型或...
文本引用生成AI应被引用为不可销售的来源。 要在您的作业中纳入Turabian风格的生成AI，必须对该工具进行信用。 将上文编号放在简短报价的关闭引号之后。 注意：根据示例，您应该提供所使用的提示。文本引用生成AI应被引用为不可销售的来源。要在您的作业中纳入Turabian风格的生成AI，必须对该工具进行信用。将上文编号放在简短报价的关闭引号之后。注意：根据示例，您应该提供所使用的提示。
可编程机器人“转印和喷射”打印，适用于大型...
摘要 大型 3D 曲面电子产品是微电子行业的一种趋势，因为它们具有与复杂表面共存的独特能力，同时保留了 2D 平面集成电路技术的电子功能。然而，这些曲面电子产品对制造工艺提出了巨大挑战。在这里，我们提出了一种可重构、无掩模、保形制造策略，采用类似机器人的系统，称为机器人化“转移和喷射”打印，以在复杂表面上组装各种电子设备。这种新方法是一项突破性的进步，具有在复杂表面上集成刚性芯片、柔性电子产品和保形电路的独特能力。至关重要的是，包括转移印刷、喷墨打印和等离子处理在内的每个过程都是无掩模、数字化和可编程的。机器人化技术，包括测量、表面重建和定位以及路径编程，突破了 2D 平面微加工在几何形状和尺寸方面的根本限制。转移打印首先用激光从供体基板上剥离刚性芯片或柔性电子元件，然后通过灵巧的机器人手掌将其转移到曲面上。然后，机器人电流体动力打印直接在曲面上书写亚微米结构。它们的排列组合实现了多功能保形微加工。最后，利用机器人混合打印成功地在球形表面上制造了保形加热器和天线，在有翼模型上制造了柔性智能传感皮肤，其中组装了曲面电路、柔性电容和压电传感器阵列以及刚性数模转换芯片。机器人混合打印是一种创新的打印技术，可实现 3D 曲面电子产品的增材、非接触和数字化微加工。